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集成学习

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实用机器学习笔记二十三:集成学习之 Stacking

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打工人!
2022-03-06

本文是个人在 B 站自学李沐老师的实用机器学习课程【斯坦福 2021 秋季中文同步】的学习笔记,感觉沐神讲解的非常棒 yyds。

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实用机器学习笔记二十二:集成学习之 Boosting

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打工人!
2022-03-06

本文是个人在 B 站自学李沐老师的实用机器学习课程【斯坦福 2021 秋季中文同步】的学习笔记,感觉沐神讲解的非常棒 yyds。

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实用机器学习笔记二十一:集成学习之 Bagging

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打工人!
2021-12-22

本文是个人在 B 站自学李沐老师的实用机器学习课程【斯坦福 2021 秋季中文同步】的学习笔记,感觉沐神讲解的非常棒 yyds。

集成学习中的随机森林

摘要:随机森林是集成算法最前沿的代表之一。随机森林是Bagging的升级,它和Bagging的主要区别在于引入了随机特征选择。

随机森林原理介绍与适用情况(综述篇)

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计算机与AI
2020-10-14

随机森林是一种集成算法(Ensemble Learning),它属于Bagging类型,通过组合多个弱分类器,最终结果通过投票或取均值,使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。其可以取得不错成绩,主要归功于“随机”和“森林”,一个使它具有抗过拟合能力,一个使

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